Econometrics assignment

Assignment 1

In the subject MSB104 econometrics, this year we will hand in an assignment divided into four assignments throughout the semester. The assignments must be written and calculated in the software R. We are group one and the countries that will be representing in our assignment is: Denmark, France, Hungary, Portugal and Slovakia.

In this assignment we downloaded two dataset from Eurostat. The data contains GDP (nama_10r_3gdp) and population (demo_r_pjanaggr3,pi) for countries over the last 20 years, on a NUTS3 level. When we have all the information we need from the dataset, we are going to calculate the GDP per capita and describe the data by using the meta data description from Eurostat.

In the second part of this assignment we will use our data to calculate the population watertight GDP Ginie coefficients for the European NUTS2 (j) level and describe our new data. Then we are going to plot the distribution of Ginie coefficients In the end of the first assignment we will discuss if there are noteworthy outliers.

There are different types of GDP values and the unit is stored in a column named “UNIT”, we have chosen to use values where unit is MIO_EUR. This unit represents the GDP value in million Euros.

We made a new dataset called gdppop. In this dataset we will gather the information we need from the other two datasets and combine them into one dataset. This will do it easier in our ongoing research.

Summary Statistics

Variable	N	Mean	Std. Dev.	Min	Pctl. 25	Pctl. 75	Max
Year	3465	2010	6.056	2000	2005	2015	2020
GDP	3465	15488.351	22719.905	557	3816.47	18363.95	251623.58
unit	3465
… MIO_EUR	3465	100%
Population	3327	585736.518	477586.457	39583	261285.5	709348.5	2863272

GDP per Capita

To calculate GDP per capita, we took GDP and divided it by the population. And then we have multiplied by one million, so that it is represented correctly in Euros.

Briefly about what we found in the summary. We found the min and the max values. i.e. the smallest and the highest GDP per capita for the country. We also found 1st quartile and 3rd quartile. The first quartile was the observation between the median and the lowest value, and looks at the 25% lowest values from the 75% highest. The median looks at the value that is observed the most times in the middle of the observations. The third quartile is then, naturally enough, the value between the median and the highest value.We have also look at mean which told us what the average observation for all regions was.

And then we further look at GDP, population and GDP per capita in our five countries and what results it gives us when we calculate all the NUTS3 regions together.

Region	Year	GDP	unit	Population	gdp_per_capita
DK011	2007	3.84e+04	MIO_EUR	648889	5.91e+04
DK011	2008	3.93e+04	MIO_EUR	656582	5.99e+04
DK011	2009	3.9e+04	MIO_EUR	667228	5.84e+04
DK011	2010	4.39e+04	MIO_EUR	678873	6.47e+04
DK011	2011	4.35e+04	MIO_EUR	692876	6.28e+04
DK011	2012	4.51e+04	MIO_EUR	704108	6.4e+04
DK011	2013	4.62e+04	MIO_EUR	716958	6.44e+04
DK011	2014	4.94e+04	MIO_EUR	728243	6.78e+04
DK011	2015	5.06e+04	MIO_EUR	739977	6.84e+04
DK011	2016	5.27e+04	MIO_EUR	752964	7e+04
DK011	2017	5.61e+04	MIO_EUR	764816	7.34e+04
DK011	2018	5.76e+04	MIO_EUR	775033	7.43e+04
DK011	2019	5.86e+04	MIO_EUR	784618	7.47e+04
DK011	2020	5.93e+04	MIO_EUR	794128	7.47e+04
DK012	2007	2.91e+04	MIO_EUR	503407	5.78e+04
DK012	2008	3.15e+04	MIO_EUR	504481	6.24e+04
DK012	2009	3.04e+04	MIO_EUR	508183	5.99e+04
DK012	2010	3.27e+04	MIO_EUR	512692	6.38e+04
DK012	2011	3.32e+04	MIO_EUR	516751	6.43e+04
DK012	2012	3.49e+04	MIO_EUR	520784	6.7e+04
DK012	2013	3.68e+04	MIO_EUR	525393	7e+04
DK012	2014	3.79e+04	MIO_EUR	530612	7.14e+04
DK012	2015	4.12e+04	MIO_EUR	535355	7.7e+04
DK012	2016	4.18e+04	MIO_EUR	539241	7.75e+04
DK012	2017	4.38e+04	MIO_EUR	542601	8.07e+04
DK012	2018	4.51e+04	MIO_EUR	546059	8.26e+04
DK012	2019	4.6e+04	MIO_EUR	547534	8.4e+04
DK012	2020	4.72e+04	MIO_EUR	548370	8.61e+04
DK013	2007	1.53e+04	MIO_EUR	441318	3.47e+04
DK013	2008	1.59e+04	MIO_EUR	441849	3.6e+04
DK013	2009	1.53e+04	MIO_EUR	444215	3.45e+04
DK013	2010	1.55e+04	MIO_EUR	446451	3.47e+04
DK013	2011	1.53e+04	MIO_EUR	447864	3.41e+04
DK013	2012	1.6e+04	MIO_EUR	448291	3.56e+04
DK013	2013	1.64e+04	MIO_EUR	448910	3.65e+04
DK013	2014	1.68e+04	MIO_EUR	450245	3.73e+04
DK013	2015	1.79e+04	MIO_EUR	452874	3.95e+04
DK013	2016	1.83e+04	MIO_EUR	457122	4.01e+04
DK013	2017	1.89e+04	MIO_EUR	460214	4.1e+04
DK013	2018	1.98e+04	MIO_EUR	461852	4.28e+04
DK013	2019	2.06e+04	MIO_EUR	463748	4.44e+04
DK013	2020	2.09e+04	MIO_EUR	463942	4.5e+04
DK014	2007	1.28e+03	MIO_EUR	43135	2.96e+04
DK014	2008	1.26e+03	MIO_EUR	42913	2.95e+04
DK014	2009	1.23e+03	MIO_EUR	42659	2.88e+04
DK014	2010	1.25e+03	MIO_EUR	42255	2.97e+04
DK014	2011	1.28e+03	MIO_EUR	41896	3.06e+04
DK014	2012	1.32e+03	MIO_EUR	41406	3.18e+04
DK014	2013	1.31e+03	MIO_EUR	40807	3.21e+04
DK014	2014	1.38e+03	MIO_EUR	40305	3.42e+04
DK014	2015	1.39e+03	MIO_EUR	39919	3.49e+04
DK014	2016	1.4e+03	MIO_EUR	39847	3.51e+04
DK014	2017	1.43e+03	MIO_EUR	39773	3.59e+04
DK014	2018	1.46e+03	MIO_EUR	39715	3.66e+04
DK014	2019	1.5e+03	MIO_EUR	39662	3.78e+04
DK014	2020	1.5e+03	MIO_EUR	39583	3.78e+04
DK021	2007	7.18e+03	MIO_EUR	232200	3.09e+04
DK021	2008	6.82e+03	MIO_EUR	232459	2.93e+04
DK021	2009	7.21e+03	MIO_EUR	233605	3.09e+04
DK021	2010	7.39e+03	MIO_EUR	234574	3.15e+04
DK021	2011	7.48e+03	MIO_EUR	235519	3.18e+04
DK021	2012	7.55e+03	MIO_EUR	236429	3.19e+04
DK021	2013	7.63e+03	MIO_EUR	237351	3.21e+04
DK021	2014	7.81e+03	MIO_EUR	239016	3.27e+04
DK021	2015	8.22e+03	MIO_EUR	241870	3.4e+04
DK021	2016	8.65e+03	MIO_EUR	244698	3.53e+04
DK021	2017	8.75e+03	MIO_EUR	246594	3.55e+04
DK021	2018	9.15e+03	MIO_EUR	247774	3.69e+04
DK021	2019	9.46e+03	MIO_EUR	249359	3.79e+04
DK021	2020	9.52e+03	MIO_EUR	250702	3.8e+04
DK022	2007	1.73e+04	MIO_EUR	583918	2.96e+04
DK022	2008	1.74e+04	MIO_EUR	586968	2.97e+04
DK022	2009	1.62e+04	MIO_EUR	587647	2.76e+04
DK022	2010	1.72e+04	MIO_EUR	585990	2.93e+04
DK022	2011	1.73e+04	MIO_EUR	584244	2.95e+04
DK022	2012	1.79e+04	MIO_EUR	581478	3.08e+04
DK022	2013	1.78e+04	MIO_EUR	579008	3.08e+04
DK022	2014	1.82e+04	MIO_EUR	577710	3.15e+04
DK022	2015	1.94e+04	MIO_EUR	578610	3.35e+04
DK022	2016	1.93e+04	MIO_EUR	582801	3.32e+04
DK022	2017	2.04e+04	MIO_EUR	585959	3.49e+04
DK022	2018	2.08e+04	MIO_EUR	587250	3.54e+04
DK022	2019	2.19e+04	MIO_EUR	587379	3.73e+04
DK022	2020	2.2e+04	MIO_EUR	586657	3.75e+04
DK031	2007	1.63e+04	MIO_EUR	480616	3.39e+04
DK031	2008	1.71e+04	MIO_EUR	482410	3.54e+04
DK031	2009	1.65e+04	MIO_EUR	484346	3.41e+04
DK031	2010	1.65e+04	MIO_EUR	484862	3.41e+04
DK031	2011	1.69e+04	MIO_EUR	484969	3.49e+04
DK031	2012	1.7e+04	MIO_EUR	485190	3.51e+04
DK031	2013	1.73e+04	MIO_EUR	485672	3.55e+04
DK031	2014	1.77e+04	MIO_EUR	486709	3.64e+04
DK031	2015	1.81e+04	MIO_EUR	488578	3.71e+04
DK031	2016	1.89e+04	MIO_EUR	491474	3.84e+04
DK031	2017	1.96e+04	MIO_EUR	494049	3.98e+04
DK031	2018	1.99e+04	MIO_EUR	496243	4.01e+04
DK031	2019	2.03e+04	MIO_EUR	498481	4.08e+04
DK031	2020	2.02e+04	MIO_EUR	498506	4.06e+04
DK032	2007	2.94e+04	MIO_EUR	709201	4.15e+04
DK032	2008	3.01e+04	MIO_EUR	712249	4.23e+04
DK032	2009	2.88e+04	MIO_EUR	715321	4.02e+04
DK032	2010	3.05e+04	MIO_EUR	715415	4.27e+04
DK032	2011	3.14e+04	MIO_EUR	715687	4.38e+04
DK032	2012	3.2e+04	MIO_EUR	716152	4.47e+04
DK032	2013	3.29e+04	MIO_EUR	715747	4.6e+04
DK032	2014	3.38e+04	MIO_EUR	715800	4.72e+04
DK032	2015	3.45e+04	MIO_EUR	717150	4.81e+04
DK032	2016	3.53e+04	MIO_EUR	720296	4.9e+04
DK032	2017	3.58e+04	MIO_EUR	723175	4.95e+04
DK032	2018	3.66e+04	MIO_EUR	724520	5.05e+04
DK032	2019	3.79e+04	MIO_EUR	724867	5.23e+04
DK032	2020	3.78e+04	MIO_EUR	724599	5.21e+04
DK041	2007	1.77e+04	MIO_EUR	422550	4.18e+04
DK041	2008	1.8e+04	MIO_EUR	424668	4.23e+04
DK041	2009	1.71e+04	MIO_EUR	427174	4.01e+04
DK041	2010	1.72e+04	MIO_EUR	427075	4.03e+04
DK041	2011	1.81e+04	MIO_EUR	426880	4.24e+04
DK041	2012	1.8e+04	MIO_EUR	426972	4.23e+04
DK041	2013	1.85e+04	MIO_EUR	426539	4.35e+04
DK041	2014	1.91e+04	MIO_EUR	425769	4.49e+04
DK041	2015	1.87e+04	MIO_EUR	425720	4.4e+04
DK041	2016	2.07e+04	MIO_EUR	427479	4.84e+04
DK041	2017	2.14e+04	MIO_EUR	429169	4.99e+04
DK041	2018	2.15e+04	MIO_EUR	430232	5e+04
DK041	2019	2.22e+04	MIO_EUR	430111	5.17e+04
DK041	2020	2.23e+04	MIO_EUR	429211	5.21e+04
DK042	2007	3.07e+04	MIO_EUR	804878	3.81e+04
DK042	2008	3.19e+04	MIO_EUR	812373	3.93e+04
DK042	2009	3.16e+04	MIO_EUR	820558	3.85e+04
DK042	2010	3.19e+04	MIO_EUR	826923	3.86e+04
DK042	2011	3.29e+04	MIO_EUR	834113	3.94e+04
DK042	2012	3.35e+04	MIO_EUR	839710	3.99e+04
DK042	2013	3.38e+04	MIO_EUR	845971	3.99e+04
DK042	2014	3.46e+04	MIO_EUR	851769	4.06e+04
DK042	2015	3.54e+04	MIO_EUR	857030	4.13e+04
DK042	2016	3.82e+04	MIO_EUR	865830	4.41e+04
DK042	2017	3.97e+04	MIO_EUR	875084	4.54e+04
DK042	2018	4.08e+04	MIO_EUR	883364	4.62e+04
DK042	2019	4.25e+04	MIO_EUR	890567	4.77e+04
DK042	2020	4.3e+04	MIO_EUR	897129	4.79e+04
DK050	2007	2.14e+04	MIO_EUR	576972	3.71e+04
DK050	2008	2.19e+04	MIO_EUR	578839	3.78e+04
DK050	2009	2.11e+04	MIO_EUR	580515	3.64e+04
DK050	2010	2.14e+04	MIO_EUR	579628	3.69e+04
DK050	2011	2.16e+04	MIO_EUR	579829	3.73e+04
DK050	2012	2.23e+04	MIO_EUR	579996	3.85e+04
DK050	2013	2.26e+04	MIO_EUR	580272	3.9e+04
DK050	2014	2.29e+04	MIO_EUR	581057	3.94e+04
DK050	2015	2.36e+04	MIO_EUR	582632	4.05e+04
DK050	2016	2.44e+04	MIO_EUR	585499	4.17e+04
DK050	2017	2.55e+04	MIO_EUR	587335	4.33e+04
DK050	2018	2.57e+04	MIO_EUR	589148	4.36e+04
DK050	2019	2.62e+04	MIO_EUR	589755	4.44e+04
DK050	2020	2.63e+04	MIO_EUR	589936	4.46e+04
FR101	2000	1.55e+05	MIO_EUR	2129731	7.26e+04
FR101	2001	1.6e+05	MIO_EUR	2137442	7.5e+04
FR101	2002	1.62e+05	MIO_EUR	2145472	7.54e+04
FR101	2003	1.62e+05	MIO_EUR	2154521	7.54e+04
FR101	2004	1.66e+05	MIO_EUR	2161932	7.66e+04
FR101	2005	1.72e+05	MIO_EUR	2172186	7.93e+04
FR101	2006	1.75e+05	MIO_EUR	2181371	8.03e+04
FR101	2007	1.87e+05	MIO_EUR	2193030	8.52e+04
FR101	2008	1.89e+05	MIO_EUR	2211297	8.56e+04
FR101	2009	1.82e+05	MIO_EUR	2234105	8.15e+04
FR101	2010	1.97e+05	MIO_EUR	2243833	8.76e+04
FR101	2011	2e+05	MIO_EUR	2249975	8.87e+04
FR101	2012	2.05e+05	MIO_EUR	2240621	9.14e+04
FR101	2013	2.08e+05	MIO_EUR	2229621	9.31e+04
FR101	2014	2.1e+05	MIO_EUR	2220445	9.46e+04
FR101	2015	2.15e+05	MIO_EUR	2206488	9.72e+04
FR101	2016	2.2e+05	MIO_EUR	2190327	1e+05
FR101	2017	2.27e+05	MIO_EUR	2187526	1.04e+05
FR101	2018	2.38e+05	MIO_EUR	2175601	1.1e+05
FR101	2019	2.52e+05	MIO_EUR	2164781	1.16e+05
FR101	2020	2.35e+05	MIO_EUR	2154092	1.09e+05
FR102	2000	2.47e+04	MIO_EUR	1202569	2.05e+04
FR102	2001	2.47e+04	MIO_EUR	1214294	2.04e+04
FR102	2002	2.69e+04	MIO_EUR	1225780	2.19e+04
FR102	2003	2.79e+04	MIO_EUR	1237515	2.25e+04
FR102	2004	2.93e+04	MIO_EUR	1248865	2.34e+04
FR102	2005	2.99e+04	MIO_EUR	1261010	2.37e+04
FR102	2006	3.18e+04	MIO_EUR	1273488	2.5e+04
FR102	2007	3.37e+04	MIO_EUR	1289524	2.61e+04
FR102	2008	3.58e+04	MIO_EUR	1303702	2.75e+04
FR102	2009	3.54e+04	MIO_EUR	1313414	2.69e+04
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SK023	2006	5.07e+03	MIO_EUR	702459	7.22e+03
SK023	2007	6.06e+03	MIO_EUR	699682	8.67e+03
SK023	2008	7.2e+03	MIO_EUR	697505	1.03e+04
SK023	2009	6.88e+03	MIO_EUR	695452	9.9e+03
SK023	2010	7.13e+03	MIO_EUR	693164	1.03e+04
SK023	2011	8e+03	MIO_EUR	690311	1.16e+04
SK023	2012	8.22e+03	MIO_EUR	689564	1.19e+04
SK023	2013	8.06e+03	MIO_EUR	688400	1.17e+04
SK023	2014	8.19e+03	MIO_EUR	686662	1.19e+04
SK023	2015	8.32e+03	MIO_EUR	684922	1.21e+04
SK023	2016	8.54e+03	MIO_EUR	682527	1.25e+04
SK023	2017	8.95e+03	MIO_EUR	680779	1.31e+04
SK023	2018	9.07e+03	MIO_EUR	678692	1.34e+04
SK023	2019	9.96e+03	MIO_EUR	676672	1.47e+04
SK023	2020	9.76e+03	MIO_EUR	674306	1.45e+04
SK031	2002	2.75e+03	MIO_EUR	692434	3.97e+03
SK031	2003	3.09e+03	MIO_EUR	691999	4.47e+03
SK031	2004	3.62e+03	MIO_EUR	691452	5.23e+03
SK031	2005	4.19e+03	MIO_EUR	691101	6.06e+03
SK031	2006	4.75e+03	MIO_EUR	690700	6.88e+03
SK031	2007	6.05e+03	MIO_EUR	690178	8.77e+03
SK031	2008	7.35e+03	MIO_EUR	689521	1.07e+04
SK031	2009	7.11e+03	MIO_EUR	689096	1.03e+04
SK031	2010	7.81e+03	MIO_EUR	689098	1.13e+04
SK031	2011	7.89e+03	MIO_EUR	688295	1.15e+04
SK031	2012	8.13e+03	MIO_EUR	689601	1.18e+04
SK031	2013	8.1e+03	MIO_EUR	690121	1.17e+04
SK031	2014	8.47e+03	MIO_EUR	690420	1.23e+04
SK031	2015	8.95e+03	MIO_EUR	690449	1.3e+04
SK031	2016	8.95e+03	MIO_EUR	690434	1.3e+04
SK031	2017	9.21e+03	MIO_EUR	690778	1.33e+04
SK031	2018	9.77e+03	MIO_EUR	691023	1.41e+04
SK031	2019	1.07e+04	MIO_EUR	691368	1.54e+04
SK031	2020	1.01e+04	MIO_EUR	691509	1.46e+04
SK032	2002	2.73e+03	MIO_EUR	661343	4.12e+03
SK032	2003	3.11e+03	MIO_EUR	661026	4.71e+03
SK032	2004	3.44e+03	MIO_EUR	660827	5.2e+03
SK032	2005	3.44e+03	MIO_EUR	661212	5.21e+03
SK032	2006	4.03e+03	MIO_EUR	660951	6.09e+03
SK032	2007	4.98e+03	MIO_EUR	660765	7.53e+03
SK032	2008	5.92e+03	MIO_EUR	660742	8.97e+03
SK032	2009	5.59e+03	MIO_EUR	660807	8.45e+03
SK032	2010	6.03e+03	MIO_EUR	661188	9.11e+03
SK032	2011	6.03e+03	MIO_EUR	660991	9.12e+03
SK032	2012	6.25e+03	MIO_EUR	660128	9.47e+03
SK032	2013	6.41e+03	MIO_EUR	658490	9.74e+03
SK032	2014	6.44e+03	MIO_EUR	656813	9.81e+03
SK032	2015	6.88e+03	MIO_EUR	655359	1.05e+04
SK032	2016	6.96e+03	MIO_EUR	653024	1.07e+04
SK032	2017	7.32e+03	MIO_EUR	651509	1.12e+04
SK032	2018	7.8e+03	MIO_EUR	649788	1.2e+04
SK032	2019	8.05e+03	MIO_EUR	647874	1.24e+04
SK032	2020	7.8e+03	MIO_EUR	645276	1.21e+04
SK041	2002	2.36e+03	MIO_EUR	791335	2.98e+03
SK041	2003	2.65e+03	MIO_EUR	793513	3.34e+03
SK041	2004	3.04e+03	MIO_EUR	795534	3.82e+03
SK041	2005	3.42e+03	MIO_EUR	797899	4.28e+03
SK041	2006	3.64e+03	MIO_EUR	800228	4.55e+03
SK041	2007	4.52e+03	MIO_EUR	802659	5.64e+03
SK041	2008	5.71e+03	MIO_EUR	804690	7.09e+03
SK041	2009	5.49e+03	MIO_EUR	807281	6.8e+03
SK041	2010	5.78e+03	MIO_EUR	810935	7.13e+03
SK041	2011	6.26e+03	MIO_EUR	813606	7.69e+03
SK041	2012	6.55e+03	MIO_EUR	815806	8.03e+03
SK041	2013	6.56e+03	MIO_EUR	817382	8.03e+03
SK041	2014	6.84e+03	MIO_EUR	818916	8.35e+03
SK041	2015	7.25e+03	MIO_EUR	819977	8.84e+03
SK041	2016	7.43e+03	MIO_EUR	820697	9.05e+03
SK041	2017	7.68e+03	MIO_EUR	822310	9.34e+03
SK041	2018	8.6e+03	MIO_EUR	823826	1.04e+04
SK041	2019	8.71e+03	MIO_EUR	825022	1.06e+04
SK041	2020	8.51e+03	MIO_EUR	826244	1.03e+04
SK042	2002	3.36e+03	MIO_EUR	766650	4.38e+03
SK042	2003	3.79e+03	MIO_EUR	769110	4.93e+03
SK042	2004	4.36e+03	MIO_EUR	771738	5.65e+03
SK042	2005	4.78e+03	MIO_EUR	774356	6.18e+03
SK042	2006	5.5e+03	MIO_EUR	777090	7.08e+03
SK042	2007	6.65e+03	MIO_EUR	779663	8.53e+03
SK042	2008	7.79e+03	MIO_EUR	782004	9.97e+03
SK042	2009	7.19e+03	MIO_EUR	784688	9.17e+03
SK042	2010	7.8e+03	MIO_EUR	788427	9.89e+03
SK042	2011	8.07e+03	MIO_EUR	790837	1.02e+04
SK042	2012	8.4e+03	MIO_EUR	792991	1.06e+04
SK042	2013	8.49e+03	MIO_EUR	794025	1.07e+04
SK042	2014	8.81e+03	MIO_EUR	794756	1.11e+04
SK042	2015	9.44e+03	MIO_EUR	795565	1.19e+04
SK042	2016	9.31e+03	MIO_EUR	796650	1.17e+04
SK042	2017	1.03e+04	MIO_EUR	798103	1.29e+04
SK042	2018	1.06e+04	MIO_EUR	799217	1.33e+04
SK042	2019	1.1e+04	MIO_EUR	800414	1.38e+04
SK042	2020	1.11e+04	MIO_EUR	801460	1.39e+04

    summarise(gdppop, GDP_per_Capita = mean(gdp_per_capita))

GDP_per_Capita
2.24e+04

From the summary we can see that GDP per capita at NUTS3 level for all our countries was 22 438,88 Euro. Since we don’t have any other values to compare with we can’t say to much about it, because it doesn´t give us to much information. We will therefor look at the nuts3 regions for each country.

##     Region               Year           GDP               unit          
##  Length:3327        Min.   :2000   Min.   :   683.7   Length:3327       
##  Class :character   1st Qu.:2005   1st Qu.:  3873.0   Class :character  
##  Mode  :character   Median :2010   Median :  8012.6   Mode  :character  
##                     Mean   :2010   Mean   : 15668.1                     
##                     3rd Qu.:2015   3rd Qu.: 18416.7                     
##                     Max.   :2020   Max.   :251623.6                     
##    Population      gdp_per_capita  
##  Min.   :  39583   Min.   :  2976  
##  1st Qu.: 261286   1st Qu.: 14754  
##  Median : 428922   Median : 22260  
##  Mean   : 585736   Mean   : 22439  
##  3rd Qu.: 709348   3rd Qu.: 26560  
##  Max.   :2863272   Max.   :116235

It wasn’t easy to draw any conclusion from the summary above. We can see that there is a difference in GDP as the lowest value is 683,7 while the highest is 251 623,6. We can also see that the maximum value is high compared to the other values, as the 3rd quartile is only 18 416,7. Population and gdp_ per_capita gave us the same results, with a very low minimum and a high maximum value.

To get a better picture of the different countries and the opportunity to see if there are regions that stand out. We make summaries per country, because then we have the opportunity to exclude regions that stand out in futher assignments. We will also look at a spesific year for all the country to compare results with.

To get the result by country, we made a summary of GDP per capita on each country. By creating such a summary for each country, we can get an overview of whether there are major inequality within the various regions. If we find such deviations, we can choose to remove some of our regions in order not to have large inequalities.

Since Hungary and Slovakia have few nuts3 regions we chose to look at them together.

Denmark

Denmark is a small country in Scandinavia,and they don’t have many NUTS3 regions. Kobenhagen is the capital of Denmark, and as we can see above it stand out together with the surrounding region. we can se that the region around the capital has had a higher growth. Capital cities are often richer than other regions. we can see that in Denmark as well.

To get an overview, we have chosen to look at 2010 for all the regions in Denmark to see which regions are the richest and least wealties.

Year	Region	gdp_per_capita
2010	DK011	6.47e+04
2010	DK012	6.38e+04
2010	DK032	4.27e+04

Year	Region	gdp_per_capita
2010	DK022	2.93e+04
2010	DK014	2.97e+04
2010	DK021	3.15e+04

##       Year         Region          gdp_per_capita 
##  Min.   :2010   Length:11          Min.   :29276  
##  1st Qu.:2010   Class :character   1st Qu.:32793  
##  Median :2010   Mode  :character   Median :36862  
##  Mean   :2010                      Mean   :40570  
##  3rd Qu.:2010                      3rd Qu.:41504  
##  Max.   :2010                      Max.   :64695

The three Whealties regions in Denmark are Kobenhagen (DK011), Kobenhagen area (DK012) and Sydjylland (DK032). The three least wealtiest regions in Denmark are Vest- og Sydjælland (DK022), Bornholm (DK014) and Østsjælland (DK021).

Denmark has 11 nuts3 regions, it is the capital and the surrounding region that stands out among the richest, in the poor countries it is more even, we can see that there is 30,000 Euro between the richest and poorest.

France

##    Population      gdp_per_capita  
##  Min.   :  73851   Min.   :  8292  
##  1st Qu.: 290938   1st Qu.: 21721  
##  Median : 523771   Median : 24361  
##  Mean   : 643505   Mean   : 26286  
##  3rd Qu.: 818596   3rd Qu.: 27871  
##  Max.   :2606234   Max.   :116235

France is a country in Western Europe, they also have colonies in other parts of the world. France has the largest land areas in the EU, which we see in the fact that they have over a hundred nuts3 regions.

Since France has so many nuts3 regions, it is not so easy to distinguish the different regions. We see that here too the capital Paris stands out. When we made a summary, we see that there is a difference in min and max. When we look more closely at the numbers, we can see that this may be due to France having colonies in other countries that are included. These colonies are located in Africa and South America which has a negative effect on France’s overall GDP. For further research, we have chosen to remove these regions from the data set.

Year	Region	gdp_per_capita
2010	FR105	9.24e+04
2010	FR101	8.76e+04
2010	FRK26	4.1e+04

Year	Region	gdp_per_capita
2010	FRI22	1.82e+04
2010	FRJ21	1.88e+04
2010	FRF32	1.93e+04

##       Year         Region          gdp_per_capita 
##  Min.   :2010   Length:96          Min.   :18154  
##  1st Qu.:2010   Class :character   1st Qu.:21951  
##  Median :2010   Mode  :character   Median :24289  
##  Mean   :2010                      Mean   :26566  
##  3rd Qu.:2010                      3rd Qu.:28190  
##  Max.   :2010                      Max.   :92362

France now have 96 nuts3 regions. The three wealtiest regions are Paris (FR101), Hauts-de-seine (FR105) and Rhône (FRK26). Paris og Hauts-de-seine stands out clarly from the other region with a difference of approximately 50,000 Euro GDP pr capita. The three poorest regions Creuse (FRI22), Ariège (FRJ21) and Meuse(FRF32). These regions have quite the same GDP pr capita.

Hungary and Slovakia

Hungary and Slovakia are both countries in Central Europe, here we see that the capitals Bratislava and Budapest both had great growth until 2008. Then Budabest went down a little while Bratislava had a larger increase. the rest of the regions have had an more steady growth.

Year	Region	gdp_per_capita
2010	SK010	3.27e+04
2010	HU110	2.19e+04
2010	SK021	1.42e+04

Year	Region	gdp_per_capita
2010	HU313	4.39e+03
2010	HU323	5.38e+03
2010	HU332	5.72e+03

##       Year         Region          gdp_per_capita 
##  Min.   :2010   Length:28          Min.   : 4395  
##  1st Qu.:2010   Class :character   1st Qu.: 6629  
##  Median :2010   Mode  :character   Median : 8018  
##  Mean   :2010                      Mean   : 9561  
##  3rd Qu.:2010                      3rd Qu.:10106  
##  Max.   :2010                      Max.   :32670

Hungary and Slovakia has 28 regions together. The tre whelties are Bratislava (SK010), Budapest (HU110) and Trnava (SK021). The capitals of both countries have the richest region. The least wheltiest regions are Nògràd(HU313), Szabolcs-Szatmàr-Bereg(HU323). We can see that the three poorest regions belong to Hungary. which means that they have a lower GDP per capita than Slovakia in the poorest regions. We see that there is a difference between min and max in the regions of Hungary.

There is a difference of approximately 25,000 Euro between the whelties and poorest regions in Hungary. Based on these observations, Bratislava is the richest region, since we do not see any of Slovakia’s regions among the lowest, we can assume that Slovakia has a higher GDP per capita than Hungary has for its inhabitants.

Portugal

Portugal is a country in southern Europe. Portugal also has two archipelagos, each representing a different region. We see steady growth in all the regions, all have had a slight decline between 2010-2012, after that there has been an increase. We also see that in Portugal the capital Lisbon stands out as the richest region.

Region	gdp_per_capita
PT170	2.41e+04
PT181	2.14e+04
PT150	1.7e+04

Region	gdp_per_capita
PT11C	9.92e+03
PT16J	1.05e+04
PT11B	1.08e+04

##     Region          gdp_per_capita 
##  Length:25          Min.   : 9919  
##  Class :character   1st Qu.:12449  
##  Mode  :character   Median :14708  
##                     Mean   :14558  
##                     3rd Qu.:15762  
##                     Max.   :24120

Portugal has 25 regions. The wheltiest are Lisboa(PT170), Alentejo Litoral (PT181) and Algarve (PT150). We can se that Lisboa has a litle higher GDP pr capita then the rest of the wheltiest regions. The poorest regions are Tãmega e Sousa (PT11C), Alto Tãmega (PT11B) and Beiras e Serra da Estrela (PT16J). There is approximatly 14,000 Euro in GDP per capita, in difference between the wealties and the poorest regions.

In all the countries, we see that it is the capitals that stand out the most and have the highest GDP per capita among their inhabitants. Paris has managed to have the highest GDP per capita and the poorest regions can be found in Hungary.

Descriptive Statistics regional inequity (Gini Nuts2) and discuss briefly if there are noteworthy outliers

Furthermore, we will use the data to calculate population waterproof GDP Ginie coefficients for our countries at a NUTS2 () level.

A Gini coefficient must be between 0 and 1. If it’s 0, it means that there is little inequality, and if it’s closer to 1, it means that there is a greater degree of inequality between rich and poor. We calculate a Gini coefficient by looking at how much wealth and income there is in a country and then how it is distributed among the population. when we have calculated the gini coefficients, we will also run a test on the data we have to see if we find outliers. Outliers are values that are either very high or very low compared to the other data we have.

Gini for all countries all years

## [1] 0.2846063

gdppop %>% 
  #| echo = FALSE
  filter(Year == 2010) %>% 
   distinct(nuts2, Year,.keep_all = TRUE) %>%
select(gini_n2) %>%
st()

Summary Statistics

Variable	N	Mean	Std. Dev.	Min	Pctl. 25	Pctl. 75	Max
gini_n2	46	0.057	0.046	0	0.03	0.073	0.261

First, we look at all the regions in the selected countries. We have 46 observations. The total Gini for all countries for all years is 0.28. This Gini is for all 5 countries over the last 20 years. We think that it will be a bit “washed away” and will therefore look at each individual country. We can also see that we have ginis that are 0 which means a perfect correlation. We will look at each country to find out why and where there are regions that have ginis that are 0. To look more specifically at the countries, we have chosen to only look at the year 2010.

Year	nuts2	gini_n2
2010	DK01	0.114
2010	DK02	0.0153
2010	DK03	0.053
2010	DK04	0.00978
2010	DK05	0

dkoutliers <- gdppop %>%
  filter(nuts0 == "DK") %>%
  filter(gini_n2==0) %>%
  distinct(nuts2)
dkoutliers

nuts2
DK05

In the graph above, you can see that there are two regions that have varied quite a bit over the past 20 years. They still stay below 0.025, which shows that there is little difference between rich and poor in these regions. Another region that stands out is DK01. It is a bit further up the graph than the other regions. Although it is not close to 0, there is a greater difference between rich and poor here than in the other regions.

In Denmark, the Gini coefficients are between 0 and 0,11. Denmark has a region Nordjylland (DK05) which is an outlier. In this region, no data has been recorded in 2010. Denmark has only five NUTS2 regions, which doesn’t gives us much data to work with.

France

Year	nuts2	gini_n2
2010	FR10	0.261
2010	FRB0	0.0624
2010	FRC1	0.0728
2010	FRC2	0.0722
2010	FRD1	0.0717
2010	FRD2	0.0567
2010	FRE1	0.0521
2010	FRE2	0.0318
2010	FRF1	0.0452
2010	FRF2	0.0836
2010	FRF3	0.0373
2010	FRG0	0.052
2010	FRH0	0.0677
2010	FRI1	0.0813
2010	FRI2	0.0342
2010	FRI3	0.0239
2010	FRJ1	0.0707
2010	FRJ2	0.13
2010	FRK1	0.0611
2010	FRK2	0.118
2010	FRL0	0.068
2010	FRM0	0.0493

nuts2

In France, there are so many regions that it is difficult to see the regions properly in the graph above. What is shown well is that the vast majority of regions follow each other evenly by being below 0.1. There are still some that stand out and we can see that FR10 is the highest with a gini of 0.3, while FRJ1 and FRK1 fluctuate quite a bit from 2005 to 2020

In France, the Gini coefficients are between 0,02 and 0,26, which shows us that France has a slightly higher gini than Denmark, which means that the inequality is slightly greater in France.France doesn´t have any outliers, after we took away the FRY regions,

Hungary and Slovakia

Year	nuts2	gini_n2
2010	HU11	0
2010	HU12	0
2010	HU21	0.0686
2010	HU22	0.086
2010	HU23	0.0299
2010	HU31	0.065
2010	HU32	0.0764
2010	HU33	0.0515

Year	nuts2	gini_n2
2010	SK01	0
2010	SK02	0.0712
2010	SK03	0.054
2010	SK04	0.0814

nuts2
HU11
HU12
SK01

Hungary and Slovakia have large fluctuations in their regions. One of the regions with the most fluctuations is HU22 where we can see that they are down to a gini of 0.075 in 2012, while in 2016 they are up to a gini of approximately 0.12. Hungary and Slovakia are small countries in Eastern Europe and we assume that this is the reason why there are large fluctuations.

In Hungary, the Gini coefficient are between 0 and 0,08. Hungary has two regions which are outliers Budapest (HU11) and Pest (HU12). Pest and Budapest hasn’t had any data for the periode that we are looking into.

In Slovakia,the Gini coefficient are also between 0 and 0,08. Slovakia has on region that is an outliers which are (SK01). It leaves only Slovakia with three regions from which we obtain data.

Portugal

Year	nuts2	gini_n2
2010	PT11	0.0849
2010	PT15	0
2010	PT16	0.0671
2010	PT17	0
2010	PT18	0.0747
2010	PT20	0
2010	PT30	0

nuts2
PT15
PT17
PT20
PT30

In the graph for Portugal, we can see that the Gini in several of the regions has been declining over the past 20 years. That is to say, the differences between rich and poor have narrowed over the years. PT18 stands out somewhat in that there are strong fluctuations over the years.

In Portugal, the Gini coefficient are between 0 and 0,08. Portugal has four regions, Algarve (PT15) Lisboa(PT17), Regiäo Autònoma dos Acores (PT20) and Regiäo Autònoma da Madeira (PT30). Regiäo Autònoma dos Acores and Regiäo Autònoma da Madeira are both archipelagos belonging to Portugal which may be the reason why they are outliers. Portugal doesn’t have many NUTS 2 regions, and when four of them have no value, there is not much confidence in the result we get.

Discuss briefly if there are noteworthy outliers

To summarize what has been done in assignment 1, we have calculated GDP per capita for all the countries combined and per country we have been given. We saw that when we collected all the countries we got 22,805.13 Euros in GDP per capita. Denmark had a significantly higher GDP per capita than the other countries. Hungary had the lowest with only 8781.69. France has colonies in other continents, we chose to remove these regions, this so that GDP would not be affected by these regions that belong to others continents.

When we look at outliers for our countries, we can not find any outliers in France, but we do find in all the other countries. All the regions that are outliners are regions that have only one province, in Hungary, Slovakia and Portugal (HU11, HU12, SK01, PT15 and PT 17) the outliers are linked to the capitals. Capitals are often large areas, which only have one region. Portugal also has two island groups (PT20 and PT30) that come up as outliers, these are small regions. The last region that has outliners can be found in Denmark (DK05), this is a small region.

Assignment 2

At the second assigment we are looking at growth and inequity. We are going to estimate the effect if regional development on regional inequality, for the year 2010. Then we will disuse the goodness of fit of our estimated model. We will plot the relationship between regional development and regional inequality and the fitted line corresponding to our estimate. We are also going to plot the residuals against the predicted values of our model. There will be a discussion about the classical assumptions OLS in light of our data and plots and other determinants of inequity.

We will also go back on Eurostat´s webpages and download EurostatLinks to an external site. It will be for our subset of countries regional (NUTS2, j) data related to transport infrastructure, education and demographics. We are suppose to select on variable per category that we would like to explore further in there relationship to regional inequality. We will try to estimate a multiple linear regression model with our new variables for 2010 and give a small interpretation of our findings. In the end we will discuss the overall fit of our model and the inference related to our findings.

Data set:

We want to look at the amount of people who have higher education in the education data set and how many motorways there is in kilometers when we look in the transport dataset. In the demographic data set we want to look at the life expectancy age.

Growth and inequity

Further in the thesis, we will look at growth and inequity in the regions at Nuts2 level. we will look at the development in the regions in relation to the economy. if there is great inequality in the world, rich countries will become richer and poor countries will become poorer. which will create an underclass, where people will have less education and poorer living conditions.

gdppop2010 %>%
  st(.)

Summary Statistics

Variable	N	Mean	Std. Dev.	Min	Pctl. 25	Pctl. 75	Max
Year	85	2010	0	2010	2010	2010	2010
Gini	85	0.059	0.045	0	0.032	0.073	0.261
gdp_n2	85	57203.174	94197.707	3795.03	13574.47	63157.43	605402.57
pop_n2	85	2065236.141	1960111.319	246900	1098654	2548065	11786234
gdp_per_capita	85	23287.286	11205.306	5903.351	15370.717	27441.291	55586.295
Edu	83	30.995	16.272	5.8	22.3	33.4	78.3
lea	85	79.302	2.978	73.2	76.8	81.7	83.3
Road	78	191.705	265.425	0	16	281.5	1230
nuts0	85
… DK	10	11.8%
… FR	44	51.8%
… HU	14	16.5%
… PT	9	10.6%
… SK	8	9.4%

lm.1 = lm(Gini ~ gdp_per_capita, data = Denmark2010)
lm.2 = lm(Gini ~ gdp_per_capita, data = France2010)
lm.3 = lm(Gini ~ gdp_per_capita, data = HungarySlovakia2010)
lm.4 = lm(Gini ~ gdp_per_capita, data = Portugal2010)
lm.5 = lm(Gini ~ gdp_per_capita, data = gdppop2010)

#Gen Table
  huxreg(
  list("Denmark" = lm.1, "France" = lm.2, "HungarySlovakia" = lm.3, "Portugal" = lm.4, "Total" = lm.5),
  statistics = c(N = "nobs", R2 = "r.squared"),
  coefs = c(gdp_per_capita = "gdp_per_capita", const. = "(Intercept)"),
  note = "Note: {stars} T statistics in brackets."
  )

	Denmark	France	HungarySlovakia	Portugal	Total
gdp_per_capita	0.000 ***	0.000 ***	-0.000 **	-0.000	0.000 **
	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)
const.	-0.136 **	-0.131 ***	0.081 ***	0.128	0.031 **
	(0.035)	(0.015)	(0.009)	(0.068)	(0.011)
N	10	44	22	9	85
R2	0.766	0.814	0.418	0.249	0.089
Note: *** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05 T statistics in brackets.

AE - How do we find the cofficients? ``{r} #Save coefficients b1_total <- lm.5\(coefficients[1] b2_total <- lm.5\)coefficients[2]

ggplot() + xlim(0, 15) + ylim(-0.3, 0.5) + geom_point(aes(x = gdp_per_capita, y = Gini)) + geom_abline(intercept = b1_total, slope = b2_total)

next…

BNP2010 %>%
  filter(Year==2010 & nuts0=="DK") %>%
ggplot(aes(x =edu, y=Gini, fill=id_nuts2, color=id_nuts2)) +
  geom_point(lwd = .8) +
   labs(x = "Education", y = "Gini")



```{r
multi_linear_regression_model_1 <- function(mlrdata){
lm.1 = lm(Gini ~ edu , mlrdata) 
lm.2 = lm(Gini ~  Road, mlrdata)
lm.3 = lm(Gini ~ edu + Road, mlrdata)
lm.4 = lm(Gini ~  lea, mlrdata)
lm.5 = lm(Gini ~ edu + Lea, mlrdata)
#Gen Table
  huxreg(
  list("Model 1" = lm.1, "Model 2" = lm.2, "Model 3" = lm.3,"Model 4" = lm.4,"Model 5" = lm.5),
  statistics = c(N = "nobs", R2 = "r.squared"),
  coefs = c(Education = "edu","Road", Lifeexp = "lifeexpectancyage", const. = "(Intercept)"),
  note = "Note: {stars} T statistics in brackets."
  )
}